全课程参考文献

引用规范

本课程讲义采用如下引用风格：

• 正文内引用：（作者, 年份） 或 作者等 (年份)
• 文末完整条目：APA-style，加 DOI / arXiv ID / URL
• 内部材料：给出仓库内相对路径（如 source-materials/prompt-engineering-literature-review-zh.md）

按讲次归档（占位）

第 1 讲 · 经典 NLP

待随第 1 讲讲义填入。

第 2 讲 · Transformer

• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). Attention Is All You Need. NeurIPS.

第 3 讲 · 提示词

• 内部综述：prompt-engineering-literature-review-zh.md
• Khattab, O., Singhvi, A., Maheshwari, P., et al. (2023). DSPy: Compiling Declarative Language Model Calls into Self-Improving Pipelines. arXiv:2310.03714.
• Yuksekgonul, M., et al. (2024). TextGrad: Automatic "Differentiation" via Text. arXiv:2406.07496.

第 4 讲 · RAG

• 内部材料：RAG课程材料_检索增强生成从原理到实践.md
• 内部材料：TM-RAG实验设计_翻译记忆增强的大语言模型翻译.md
• Gao, Y., et al. (2024). Retrieval-Augmented Generation for LLMs: A Survey.

第 7 讲 · Agent

• 内部综述：AI智能体文献综述_从经典架构到LLM驱动的自主系统.md

第 8 讲 · LLM as Judge

• 内部综述：LLM_as_Judge_文献综述.md

第 9 讲 · GEO

• 内部综述：GEO_文献综述_中文译文_含References.md